Reti & amp neurali ; Machine Learning

reti neurali e apprendimento automatico sono due importanti parti del campo interdisciplinare di intelligenza artificiale . Apprendimento automatico include algoritmi macchine usano per risolvere i problemi e contemporaneamente migliorando la loro funzionalità . Le reti neurali sono metodi di calcolo basati sul cervello umano . Reti Neurali

Gli scienziati hanno creato reti neurali per mezzo di mimetismo del cervello umano . Nodi simili ai neuroni compongono una rete neurale . La rete neurale funziona primo ingresso ricevente , che viene elaborato dai neuroni della rete . Dopo aver elaborato l'ingresso , i neuroni quindi danno uscita . Cosa c'è di speciale è i neuroni possono essere addestrati prima dell'uso .
Machine Learning

Apprendimento automatico è un grande campo , tra cui molti tipi di metodi di apprendimento . Si tratta di una forma di analisi dei dati e costruzione di modelli che può migliorare da sola o tramite assistenza umana . Ad esempio , in apprendimento automatico supervisionato , una macchina inizia prendendo in dati con cui si allenano e fanno un modello . Dopo aver fatto il modello , la macchina la usa per fare previsioni su alcuni dati . L' uomo poi dà un feedback alla macchina , che la macchina utilizza per migliorare le sue prestazioni .
Vantaggi

Il vantaggio principale delle reti neurali e bugie di machine learning nella loro capacità di gestire relazioni complesse tra l' ingresso e l'uscita di grandi insiemi di dati . Questo è qualcosa che gli esseri umani non possono fare senza l'aiuto di una macchina . Inoltre , le reti neurali e apprendimento automatico beneficiano anche essere in grado di imparare come guadagnare più esperienza di analisi dei dati . Forse la cosa più sorprendente è che essi possono analizzare relazioni lineari e non lineari nei dati semplicemente inserendo i dati .